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OPML:低成本高效率的區塊鏈AI系統新範式
OPML: 基於樂觀主義方法的區塊鏈機器學習系統
OPML(樂觀主義機器學習)是一種新型的區塊鏈AI系統,可以用樂觀主義方法對區塊鏈系統進行AI模型推理和訓練/微調。與ZKML相比,OPML能夠提供更低成本、更高效率的ML服務。OPML的硬件要求很低,普通PC即可運行大型語言模型,如26GB左右的7B-LLaMA模型。
OPML採用驗證遊戲機制來保證ML服務的去中心化和可驗證共識。其基本流程如下:
單階段驗證遊戲
單階段精確定位協議的工作原理類似於計算委托(RDoC),假設多方執行相同程序,通過相互質疑找出爭議步驟,再由區塊鏈智能合約仲裁。
OPML單階段驗證遊戲的主要特點:
實測表明,在普通PC上可在2秒內完成基本DNN推理,整個挑戰過程可在2分鍾內完成。
多階段驗證遊戲
爲克服單階段方案的局限性,OPML引入了多階段驗證遊戲:
多階段OPML的關鍵設計:
性能改進
分析表明,多階段OPML相比單階段方案有顯著優勢:
這些改進大幅提升了系統效率和可擴展性。
一致性與確定性
爲確保OPML結果一致性,採取了以下措施:
這些技術有效克服了浮點變量和平台差異帶來的挑戰。
OPML在降低成本、提高效率等方面具有顯著優勢,爲區塊鏈AI應用開闢了新的可能性。該項目仍在持續開發中,歡迎感興趣的開發者加入貢獻。
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OPML在吹啥币 我只看见加入开发者